Il piano degli studi del Corso di Laurea comprende contenuti specifici sulle tecnologie e metodologie alla base della progettazione e sviluppo di sistemi intelligenti, basati su Internet of Things e dispositivi mobili, e applicazioni software per tali sistemi, nonché sulle tecniche di gestione e analisi delle grandi moli di dati (big data) che tali sistemi consentono di acquisire e trasferire nel cloud, nel rispetto dei requisiti attuali di cybersecurity. Lo studio delle tecniche di data analysis viene approfondito proponendo sia metodi algoritmici basati su machine learning che approcci statistico-matematici.
Il piano degli studi prevede in primo luogo l’insegnamento di materie caratterizzanti dell’informatica che coprono i seguenti temi:
- principi dei sistemi operativi e delle tecniche di progettazione e di sviluppo software per piattaforme mobili (es. Android e Google Flutter); ciclo di vita delle applicazioni, modelli di sicurezza, esperienza e interfacce utente (UX/UI); progettazione e programmazione di sistemi IoT basati su microservizi, tecniche di raccolta e gestione dei dati, interazione con sensori, paradigmi di comunicazione web service-oriented e machine-to-machine;
- politiche di gestione della sicurezza di sistemi informatici, crittografia applicata e protocolli crittografici, metodi di analisi delle vulnerabilità e penetration testing;
- fondamenti dei sistemi distribuiti moderni, sistemi pervasivi, sistemi estesi con dispositivi smart, IoT, sensori; metodi di elaborazione dei processi e gestione dei dati nei suddetti contesti; architetture distribuite ed emergenti (es. cloud, edge, fog), tecniche di virtualizzazione e paradigmi di gestione dei dati innovativi;
- tecniche di machine learning basate su apprendimento supervisionato e non supervisionato; metodologie di apprendimento automatico finalizzate a predizione e classificazione.
In ambito fisico/matematico sono trattati temi inerenti all’analisi dei dati:
- fondamenti dell’analisi funzionale e numerica, nonché di diversi metodi numerici propri dell’analisi dei big data; modelli matematici per la ricostruzione di informazioni via predizioni e misure indirette nell’ambito dell’algebra lineare numerica e dei metodi di ottimizzazione e risoluzione per problemi definiti su larga scala.
Il Corso di Laurea prevede inoltre tre curricula interdisciplinari e corsi a scelta, lo svolgimento di tirocini presso strutture convenzionate in Italia e all’estero, nonché l’acquisizione di competenze linguistiche in merito al livello B2 per la lingua inglese.
Le attività formative degli insegnamenti prevedono lezioni frontali e/o in teledidattica, esercitazioni di laboratorio, e project work individuali e/o di gruppo. Per facilitare lo studio agli studenti non frequentanti, l’offerta formativa comprende anche servizi di blended learning. Le propedeuticità consigliate tra gli insegnamenti sono disponibili nelle schede dei singoli insegnamenti.
Piano degli studi a tempo pieno
Piano per gli iscritti nell’a.a. 2023/2024
Le schede degli insegnamenti sono reperibili qui.
Piano degli studi a tempo parziale
Il Corso di Laurea prevede una versione del piano di studio dedicata a coloro che sono impegnati in un’attività lavorativa e non possono frequentare i corsi a tempo pieno.
Piano per gli iscritti nell’a.a. 2023/2024
Le schede degli insegnamenti sono reperibili qui.
Piani degli studi anni accademici precedenti
Piano per gli iscritti nell’a.a. 2022/2023